Los Estándares de Educación de la Federación Internacional de Contadores en el programa de Contaduría de una universidad en Colombia
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Ultra Wideband radar-based gait analysis for gender classification using artificial intelligence
Gender classification plays a vital role in various applications, particularly in security and healthcare. While several biometric methods such as facial recognition, voice analysis, activity monitoring, and gait recognition are commonly used, their accuracy and reliability often suffer due to challenges like body part occlusion, high computational costs, and recognition errors. This study investigates gender classification using gait data captured by Ultra-Wideband radar, offering a non-intrusive and occlusion-resilient alternative to traditional biometric methods. A dataset comprising 163 participants was collected, and the radar signals underwent preprocessing, including clutter suppression and peak detection, to isolate meaningful gait cycles. Spectral features extracted from these cycles were transformed using a novel integration of Feedforward Artificial Neural Networks and Random Forests , enhancing discriminative power. Among the models evaluated, the Random Forest classifier demonstrated superior performance, achieving 94.68% accuracy and a cross-validation score of 0.93. The study highlights the effectiveness of Ultra-wideband radar and the proposed transformation framework in advancing robust gender classification.
Adil Ali Saleem mail , Hafeez Ur Rehman Siddiqui mail , Muhammad Amjad Raza mail , Sandra Dudley mail , Julio César Martínez Espinosa mail ulio.martinez@unini.edu.mx, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,
Saleem
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A systematic review of deep learning methods for community detection in social networks
Introduction: The rapid expansion of generated data through social networks has introduced significant challenges, which underscores the need for advanced methods to analyze and interpret these complex systems. Deep learning has emerged as an effective approach, offering robust capabilities to process large datasets, and uncover intricate relationships and patterns. Methods: In this systematic literature review, we explore research conducted over the past decade, focusing on the use of deep learning techniques for community detection in social networks. A total of 19 studies were carefully selected from reputable databases, including the ACM Library, Springer Link, Scopus, Science Direct, and IEEE Xplore. This review investigates the employed methodologies, evaluates their effectiveness, and discusses the challenges identified in these works. Results: Our review shows that models like graph neural networks (GNNs), autoencoders, and convolutional neural networks (CNNs) are some of the most commonly used approaches for community detection. It also examines the variety of social networks, datasets, evaluation metrics, and employed frameworks in these studies. Discussion: However, the analysis highlights several challenges, such as scalability, understanding how the models work (interpretability), and the need for solutions that can adapt to different types of networks. These issues stand out as important areas that need further attention and deeper research. This review provides meaningful insights for researchers working in social network analysis. It offers a detailed summary of recent developments, showcases the most impactful deep learning methods, and identifies key challenges that remain to be explored.
Mohamed El-Moussaoui mail , Mohamed Hanine mail , Ali Kartit mail , Mónica Gracia Villar mail monica.gracia@uneatlantico.es, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Isabel de la Torre Díez mail ,
El-Moussaoui
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Transformer-based ECG classification for early detection of cardiac arrhythmias
Electrocardiogram (ECG) classification plays a critical role in early detection and trocardiogram (ECG) classification plays a critical role in early detection and monitoring cardiovascular diseases. This study presents a Transformer-based deep learning framework for automated ECG classification, integrating advanced preprocessing, feature selection, and dimensionality reduction techniques to improve model performance. The pipeline begins with signal preprocessing, where raw ECG data are denoised, normalized, and relabeled for compatibility with attention-based architectures. Principal component analysis (PCA), correlation analysis, and feature engineering is applied to retain the most informative features. To assess the discriminative quality of the selected features, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) is used for visualization, revealing clear class separability in the transformed feature space. The refined dataset is then input to a Transformer- based model trained with optimized loss functions, regularization strategies, and hyperparameter tuning. The proposed model demonstrates strong performance on the MIT-BIH benchmark dataset, showing results consistent with or exceeding prior studies. However, due to differences in datasets and evaluation protocols, these comparisons are indicative rather than conclusive. The model effectively classifies ECG signals into categories such as Normal, atrial premature contraction (APC), ventricular premature contraction (VPC), and Fusion beats. These results underscore the effectiveness of Transformer-based models in biomedical signal processing and suggest potential for scalable, automated ECG diagnostics. However, deployment in real-time or resource-constrained settings will require further optimization and validation.
Sunnia Ikram mail , Amna Ikram mail , Harvinder Singh mail , Malik Daler Ali Awan mail , Sajid Naveed mail , Isabel De la Torre Díez mail , Henry Fabian Gongora mail henry.gongora@uneatlantico.es, Thania Chio Montero mail ,
Ikram
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Association between blood cortisol levels and numerical rating scale in prehospital pain assessment
Background Nowadays, there is no correlation between levels of cortisol and pain in the prehospital setting. The aim of this work was to determine the ability of prehospital cortisol levels to correlate to pain. Cortisol levels were compared with those of the numerical rating scale (NRS). Methods This is a prospective observational study looking at adult patients with acute disease managed by Emergency Medical Services (EMS) and transferred to the emergency department of two tertiary care hospitals. Epidemiological variables, vital signs, and prehospital blood analysis data were collected. A total of 1516 patients were included, the median age was 67 years (IQR: 51–79; range: 18–103) with 42.7% of females. The primary outcome was pain evaluation by NRS, which was categorized as pain-free (0 points), mild (1–3), moderate (4–6), or severe (≥7). Analysis of variance, correlation, and classification capacity in the form area under the curve of the receiver operating characteristic (AUC) curve were used to prospectively evaluate the association of cortisol with NRS. Results The median NRS and cortisol level are 1 point (IQR: 0–4) and 282 nmol/L (IQR: 143–433). There are 584 pain-free patients (38.5%), 525 mild (34.6%), 244 moderate (16.1%), and 163 severe pain (10.8%). Cortisol levels in each NRS category result in p < 0.001. The correlation coefficient between the cortisol level and NRS is 0.87 (p < 0.001). The AUC of cortisol to classify patients into each NRS category is 0.882 (95% CI: 0.853–0.910), 0.496 (95% CI: 0.446–0.545), 0.837 (95% CI: 0.803–0.872), and 0.981 (95% CI: 0.970–0.991) for the pain-free, mild, moderate, and severe categories, respectively. Conclusions Cortisol levels show similar pain evaluation as NRS, with high-correlation for NRS pain categories, except for mild-pain. Therefore, cortisol evaluation via the EMS could provide information regarding pain status.
Raúl López-Izquierdo mail , Elisa A. Ingelmo-Astorga mail , Carlos del Pozo Vegas mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Ancor Sanz-García mail , Francisco Martín-Rodríguez mail ,
López-Izquierdo
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Botnet detection in internet of things using stacked ensemble learning model
Botnets are used for malicious activities such as cyber-attacks, spamming, and data theft and have become a significant threat to cyber security. Despite existing approaches for cyber attack detection, botnets prove to be a particularly difficult problem that calls for more advanced detection methods. In this research, a stacking classifier is proposed based on K-nearest neighbor, support vector machine, decision tree, random forest, and multilayer perceptron, called KSDRM, for botnet detection. Logistic regression acts as the meta-learner to combine the predictions from the base classifiers into the final prediction with the aim of increasing the overall accuracy and predictive performance of the ensemble. The UNSW-NB15 dataset is used to train machine learning models and evaluate their effectiveness in detecting cyber-attacks on IoT networks. The categorical features are transformed into numerical values using label encoding. Machine learning techniques are adopted to recognize botnet attacks to enhance cyber security measures. The KSDRM model successfully captures the complex patterns and traits of botnet attacks and obtains 99.99% training accuracy. The KSDRM model also performs well during testing by achieving an accuracy of 97.94%. Based on 3, 5, 7, and 10 folds, the k-fold cross-validation results show that the proposed method’s average accuracy is 99.89%, 99.88%, 99.89%, and 99.87%, respectively. Further, the demonstration of experiments and results shows the KSDRM model is an effective method to identify botnet-based cyber attacks. The findings of this study have the potential to improve cyber security controls and strengthen networks against changing threats.
Mudasir Ali mail , Muhammad Faheem Mushtaq mail , Urooj Akram mail , Daniel Gavilanes Aray mail daniel.gavilanes@uneatlantico.es, Manuel Masías Vergara mail manuel.masias@uneatlantico.es, Hanen Karamti mail , Imran Ashraf mail ,
Ali
Tipo de documento: Tesis (Doctoral)
Fecha de publicación: 2022
URI: https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/3043
Resumen:
El presente trabajo doctoral se centra en la evaluación curricular del plan de estudios del programa de Contaduría pública de la Universidad del Magdalena a la luz de los estándares de educación contable de la IFAC y las recomendaciones para su adopción como un esfuerzo institucional por ceñirse a las mejores prácticas de educación contable a nivel global. Esto a partir de todo un proceso de construcción teórica sobre los orígenes y el auge de la internacionalización del conocimiento en la educación superior que se consolida en la actualidad como un área misional para las instituciones de educación superior que tengan la pretensión de expandir sus fronteras formativas del saber. El origen de este fenómeno se vincula a los esfuerzos de integración europea y de inspección educativa en los EEUU. Al primero de estos se le conoce como Europeización de la educación superior y tuvo sus inicios posterior a la consolidación de la “Zona Euro” como un espacio de integración regional bajo una misma moneda, y previo a la caída del muro de Berlín, hecho que acrecentó el deseo integracionista de todos los países miembros, en el cual se incluyó la apertura hacia el intercambio de saberes generados desde los campus universitarios. A nivel global, a la par de la transformación educativa denominada europeización, la educación superior transitaba hacia la necesidad de verificar la calidad en las instituciones encargadas de formar profesionales, lo anterior como producto de un debate surgido en los EEUU sobre la oportunidad de estandarizar saberes para generar igualdad en los contenidos impartidos en los procesos de enseñanza y aprendizaje, lo que llevó a la creación de estándares de calidad educativa y certificaciones de acreditación para toda institución prestadora del servicio del saber, surgiendo así la denominada Americanización de la educación superior. Las universidades colombianas no han sido ajenas a este fenómeno, y han desarrollado políticas de internacionalización al interior de sus instituciones para promover movilidad académica, homologación de asignaturas, creación de redes académicas e interconexión global, todas estas, características propias de la mencionada europeización. En cuanto a la política educativa por parte del Estado, su tendencia de acción en materia de internacionalización ha sido la de promover la inspección, vigilancia y acreditación de universidades como una fuerte manifestación de la tendencia de americanización educativa, lo que ha conllevado a las instituciones de educación superior a procurar la constante mejora de sus niveles de calidad. De igual forma, el Estado ha promovido la creación en los entes universitarios de oficinas de relación internacional, como una apuesta para incentivar la movilidad académica y financiarla mediante créditos cuando de formación posgradual estudiantil y docente se trata. Frente a este panorama, el estudio de antecedentes permitió establecer que en materia de educación contable la internacionalización se ha manifestado mediante una tendencia de estandarización educativa auspiciada por la Federación Internacional de Contadores (IFAC), el cual es el organismo global que agremia a los profesionales de la Contaduría a nivel mundial. Los estándares de educación IFAC se consideran como las mejores prácticas formativas para la profesión contable, y en su IES 2 establece los contenidos mínimos que todo currículo de un programa profesional de Contaduría debe ofrecer, los cuales van desde conocimientos en contabilidad, finanzas y lógica organizacional, hasta competencias en herramientas TIC`s. Esto conllevó a que la metodología a implementar consistiría en un enfoque cuantitativo de investigación que, bajo instrumentos como las Encuestas aplicadas, permitiría establecer si el mencionado plan de estudios del programa de Contaduría objeto de estudio, había adoptado alguno de los componentes inherentes a los estándares de educación de IFAC. El diseño metodológico implicó el empleo de herramientas de medición dirigidas a establecer las posturas curriculares de los docentes y directivos bajo las que se dan los procesos formativos dentro de dicho programa, arrojando como resultado la necesidad de intervenciones para formalizar la educación basada en competencias y una adaptación más integral de los componentes que conforman el IES 2 de IFAC. En lo esquemático, el documento se estructura definiendo el problema de investigación sobre la adopción curricular por parte del plan de estudios del programa de Contaduría de los estándares de educación contable de IFAC como un paso hacía la internacionalización educativa de la misma. Posterior a esto, se realizó una revisión de literatura para acercar el esfuerzo investigativo a los parámetros teóricos del movimiento de internacionalización del conocimiento, la estandarización de la educación contable, así como las dinámicas de acreditación institucional de calidad como muestra de la americanización de la educación superior en el país. A continuación se define una variedad de investigaciones precedentes de nivel doctoral que plantearon luces metodológicas para el cumplimiento de los objetivos y medición de variables del estudio. En este sentido, el esfuerzo de la presente investigación se centró en evaluar si el currículo del programa de Contaduría de la Universidad del Magdalena contenía los postulados de educación contable que IFAC promueve para los programas de formación profesional de contadores, el cual exige que estos tengan dentro de su aprendizaje asignaturas que desarrollen de manera alguna conocimientos y competencias en materia organizacional de los negocios, contabilidad y finanzas, así como manejo de herramientas del entorno TIC´s. Finalmente nos encontramos con los resultados que arrojó el ejercicio de comparación estructural hecho entre la IES 2 de IFAC y los programas de curso ofrecidos por la Universidad objeto de la investigación, junto a los hallazgos que los instrumentos diseñados para docentes y directivos del programa en mención, que permitieron comprender que el plan de estudios de Contaduría pública requiere de intervenciones que procuren mejorar su apropiación formativa en temáticas TIC`s y de ética contable, así como formalizar la educación basada en competencias, para lo cual resulta indispensable un tránsito curricular liderado desde los comités diseñados para la planificación educativa al interior de esta.